食品制造业智能设备模型与技术发展

孙楚绿，张迎新

天津商业大学宝德学院（天津 300222）

食品制造业是食品工业的重要组成部分，食品制造业的研究进展对分析我国食品工业的发展有重要意义[1]。在食品制造业中，不断改进与创新的生产流程为企业带来竞争优势，其中包括对传统低效工作流程的优化和先进技术的运用，进而改善过度的材料消耗、资源浪费和滞后与陈旧的机器质量条件等，这些做法用于生产过程中的决策优化[2]。通过食品制造业智能模型的研究以及新型的科技手段与智能技术的进一步运用，能够保证食品制造业智能设备的获取和智能系统的使用，进而促进食品制造业智能制造高质量发展。

1 食品制造业智能模型的相关研究

1.1 元启发式算法（Meta heuristic algorithm）

由于元启发式算法的复杂性和行业的迫切需求，元启发式算法研究被研究人员和行业广泛关注。元启发式算法已应用于食品加工、生产、存储等许多方面，在发酵、热处理、脱水和蒸馏过程等领域中被更频繁地应用。还有一些关于食品生产过程的质量和过程控制的研究，将问题建模和元启发式算法的开发与先进软件相结合，涉及多变量、多目标和多约束方法，用于解决在食品制造中的问题[3]。

应用于食品制造业的元启发式算法主要包括以下3种[4]：

1) 局部最优搜索法（Local optima search method）：通过基于目标函数迭代地评估解决方案来寻找局部最优解，直到满足某个终止条件。Torrecilla等[5]使用优化目标的共轭梯度法优化蒸煮袋包装鱼的传导热处理，将模型用于预测高压食品加工的温度水平和热平衡时间上。

2) 随机搜索法（Random search method）：随机搜索法基于近似最优解的评估标准的简单迭代搜索方法。食品行业的许多研究人员采用自适应随机搜索法及其混合算法与其他算法进行优化，用来计算合适的温度，保证质量。Turhan等[6]通过改进随机搜索法成为复杂方法（Complex method），应用该方法来优化多目标问题，最大限度地提高水蒸气的渗透性，提高生物聚合物薄膜设计的机械拉伸强度的性能。

3) 模拟退火法（Simulated annealing）：模拟退火法通过利用局部最优来寻找最优解。An等[7]使用该方法分别编码所需的再沸器和冷凝器中间部分的变量，并制定基于这些变量的成本函数。先确定预定混合物的蒸馏系统，包括分离顺序、热集成和操作参数，目的是最小化成本。再将混合物各部分分离编码为变量，基于待分离的数量来配制用于热集成的编码（再沸器和冷凝器的组合），使用这些编码变量，构建成本函数来评估解。

1.2 制造业价值建模方法论（Manufacturing value modeling methodology，MVMM）

制造业价值建模方法论已被用作评估食品企业现实情况的基本工具。MVMM包括三个构成块：外部影响因子，包括企业运作环境变化的压力，使企业必须通过新的方式管理其业务以维持其价值；内部影响因子，用于分析企业的内部过程、策略和目标；能力和技术，利用变化的优势确定所需的基本实践工具[8]。

应用于食品制造业价值建模方法论关键和代表性技术主要包括以下3种：

1) 工业物联网（Industrial internet of things，IIoT）：作为工业领域的物联网技术，IIoT用于自动化数据收集，同时减少与文字相关工作。它可以看作是自动化系统的优化，也是机器如何在制造现场相互通信的逐步改进技术。IIoT主要涉及人与物的交互，使用者能够远程监控和控制他们的设备，为消费者提供产品环境凭证的依据。

2) 云制造（Cloud manufacturing，CM）：云制造是应用于制造领域的云计算技术，以客户为中心，利用对多样化和分布式制造资源的共享集合，形成可重新配置的生产线，以提高效率，降低产品生命周期成本，是食品制造业转型的重要方向。

3) 全息图（Hologram）：全息图实现了三维图像的再现技术。基于增强现实的系统可以支持各种服务，例如仓库中的零件选择，通过移动设备传送维修说明等。可以应用于机器人技术、工厂的布局和维护。

2 食品制造业智能技术的相关研究

2.1 机器人的运用

虽然工业机器人只是工业4.0中的一环，但却代表着产业逻辑演变。在当今竞争激烈的工业化体制中，一些主要的食品机械制造商已经成功地将机器人结合到不同的过程中。它们在提高准确性、可重复性，可靠性、准确性和效率方面发挥着重要作用[9]。使用机器人能够降低人工成本，提高生产效率，有助于减少在生产过程中对人的伤害，同时提升了安全性。通过一系列对其末端执行器的编程，它将反复重复该运动模式，直到重新编程以执行其他任务。在当今的食品制造业中，主要将通用机器人和标准操作程序（Standard operating procedure，SOP）进行结合，机器人主要用于较为琐碎的工作，例如自动质量检测、清洁工作、识别和检查包装、码垛等任务，而不是“智能工作”。在屠宰和肉类加工工业中，自动化程度越来越高，例如机器人胎体分离器和隐藏式牵引器的使用可以在不占用太多空间的情况下增加产量[10]。然而，为了在实际的食品生产中直接使用机器人，它们应该与食品直接接触，大多数由天然成分组成的食品具有特定的流变性质，一些食物质量和大小各不相同，由于其对机械干扰的高度敏感性而使得机器人操作非常具有挑战性，安全和卫生加工的标准化需要比较严格的考量，食品工业仍然是机器人的新市场[11]。

2.2 系统的支持

食品工业中的信息物理融合系统（Cyber-physical systems，CPS）用于食品处理和服务要求，是工业4.0的实践基础，没有CPS的支撑，智能工厂、智能制造都是空中楼阁。CPS最适合食品智能制造[12]。完整的CPS包括仿真设计，生成解决方案，解决通过网络和物理传感数据融合和通信的问题。构建CPS是一个涵盖控制、传感、机器、通信、系统工程和集成等各个方面的综合性问题，从原材料到最终产品，优化性能并提供模块化方法[13]。新一代食品CPS主要侧重于实现自主性，例如它能够在整个操作过程中自动将发酵过程保持在特定温度内。为了简化和加快复合材料食品的加工，这种系统越来越多地被整合到工厂和机械中[14]。信息物理融合生产系统（Cyber-physical production systems，CPPS）是实现智能制造的关键与核心技术。基于智能产品的CPPS中的生产流程是自组织的、合作的和分散的，只有在特殊情况和明确的人为干预情况下才需要控制。CPPS智能产品应是食品制造业长期的战略项目。在此基础上，信息物理食品生产系统（Cyber-physical food production systems，CPFPS）可以作为未来发展的重点，结合CPPS，完善食品制造业智能化进程。

2.3 3D食品打印

3D食品打印（3D food printing，3DFP）通过计算机辅助设计食品材料来“重建”食物。目前，用于食品的可打印材料的数量仍然很少，这限制了产品的结构和样式[15]。研究显示，使用植物细胞的食物打印技术，可以用来打印类似植物组织的食物。Lipton等[16]基于由低甲氧基果胶凝胶和莴苣叶细胞组成的生物墨水，加入牛血清白蛋白以增加印刷凝胶基质，成功地打印了食物。Severini等[17]通过改变填充密度和层高来研究谷物基面团的可打印性以及煮熟的打印样品的机械和结构特性。Derossi等[18]设计了一种可打印的水果零食，这种零食与儿童的营养需求相容，并打印设置了其食品材料的质地和结构特性。但是，与现有的其他食品制造方式相比，可以用来打印的食品材料数量仍然很少。此外，打印食品的质地和结构性质的多样性仍然受到限制。3DFP符合数字美食的概念，将传统的食物烹饪与3D打印相结合，旨在创造具有新结构、新口味和新质地的食物，同时考虑到消费者的品尝体验与营养需求[19]。

3 新时期食品制造业智能设备模型与技术的新变化

食品制造业智能制造得益于科学的方法，使模型体现食品的独特性和复杂性，以及新技术、物联网、大数据信息的广泛应用。食品制造业企业在国民经济中具有举足轻重的地位[20]。当前食品领域的重点强调食品的智能制造以及通过共同网络层连接的食品企业之间的联系，智能工厂能够保证生产过程中的安全性并将方法与数据分析相结合，从而避免由于缺乏维护或故障而导致的机械问题。

3.1 人机结合

食品制造业传统的人机结合要求着重于人通过网络技术、检测技术和软件来对制造装备的改进等。随着科技和技术水平的发展，人机结合的要求提升到了新的层次，即通过基础模型与智能终端相结合，使科研人员的研究与设备的运作与更新相结合，体现出相互联系、相互协作与相互共事的原则。通过智能模型可以以物理、数学方式更简单地模拟现实。食品建模是一项复杂的工作，通过新的工具、方法、监控设备和可靠准确的数据建立不同空间尺度的互联网模型来解决制造过程中的部分困难，从而获得更具成本效益、可靠性和可持续性的优势[21]。

3.2 技术融合

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合[22]。《中国制造2025》强调加快食品行业生产设备的智能化改造，将新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合为智能技术[23]。在人与物交互的工业物联网、云制造加速转型、全息图的三维图像技术基础上，需要控制的融合、管理的融合、技术之间的融合，也需要人才的融合、设备的融合、学科的融合，逐渐向复合型产业转变。打造食品制造业竞争新优势。

3.3 大规模定制

同其他行业一样，食品制造业大规模定制作为生产方式变革的趋势之一，其内容不断更新。食品制造业定制生产具有更强的响应能力与敏捷灵活性，同时满足消费者的个性化需要。大规模定制需要在技术条件、人员条件、支撑要素与策略需求的基础上，实现在生产过程中速度的提升，降低成本。人与机器的交互可以对大规模定制起到支撑作用。大规模定制生产结合大数据的采集、处理与应用，传递给智能设备，挖掘和分析食品制造过程中的动态数据，可为产品创新生产作出贡献。

3.4 高端创新

由原有的制造能力较强向创新制造能力过渡。用高端创新推动高端制造，引领高端化转型升级。信息化与自动化（IT-OT）的融合创新才能释放智能制造的潜力。而创新技术、创新设备的发展建设需要创新理念与创新思维的支持，加强自主创新驱动力，形成国际上新的竞争优势，实现高端制造与技术创新。重视政府在资助和协调传统行业吸收新兴技术创新成果方面的作用[24]。在进行基础研究的同时，也应结合食品制造业特点，积极发展CPFPS，适应新需要，转变态度，驱动创新突破，为社会带来有益价值。

3.5 延长产业链

食品制造业应延长产业链条，积极参与全球价值链分工[25]。食品制造业需要更精细分工，更密切的协作关系，获得持续是生命力，提升资源利用率。深入地研究，扩大行业规模，提升知名度与国际认可度，改善现有格局，把握机遇，实现利益最大化，是食品制造业发展的趋势，并且将食品制造业标准提升至新高度。

4 结语与展望

现代食品制造业的智能设备模型和技术发展处在竞争激烈的环境之中，在学习和借鉴国际上领先的科学技术的同时，也要求食品制造业不断创新，积极面临挑战。解决食品制造业所面临的挑战，应重点将学术研究与实践相结合，理论与技术相结合，科技与创新相结合，在满足个性化需求的同时，实现食品制造业的新突破、新发展、新模式。